Coding Conventions
Über
Diese Fähigkeit wendet automatisch sprachspezifische Codierungsstandards an, wenn Code in Python, TypeScript, JavaScript, Go oder PHP geschrieben oder refaktoriert wird oder wenn Git-Commit-Nachrichten erstellt werden. Sie erzwingt Konventionen wie PEP 8 oder den Airbnb Style Guide für einheitliche Formatierung, Namensgebung und Dokumentation. Nutzen Sie sie während der aktiven Entwicklung, um die Codequalität in allen unterstützten Sprachen zu erhalten.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add Mineru98/skills-store -a claude-code/plugin add https://github.com/Mineru98/skills-storegit clone https://github.com/Mineru98/skills-store.git ~/.claude/skills/Coding ConventionsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill Coding Conventions?
Coding Conventions ist ein Claude Skill von Mineru98. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um Coding Conventions ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich Coding Conventions?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge Coding Conventions als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört Coding Conventions?
Coding Conventions gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich Coding Conventions kostenlos nutzen?
Ja. Coding Conventions ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
